PyTorch官方出品了一本深度學習書,免費提供給開發者
乾明 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
“為了幫助開發者使用PyTorch,我們正在制作‘Deep Learning with PyTorch’一書”。
剛剛,PyTorh在官方Twitter上放出這一消息,并宣布這本書將免費提供給社區。
根據出版商Manning出版社的介紹,這本書的核心,是教你如何使用Python 和 PyTorch 實現深度學習算法。
所以出版商介紹稱,想要更好的消化這本書,需要對Python知識和基本線性代數有了解,對深度學習有一些理解更好,但并不需要你具備使用PyTorch或其他深度學習框架的經驗。
在多位業內人士看來,這本書的優點是易上手。
有人評價說,這本書用平易近人的方式,介紹了非常專業的主題。也有人評價說,它是機器學習領域最容易上手的書之一。
(下載鏈接在文末)
書中都講了啥?
從Manning出版社的介紹頁面來看,這本書一共分為兩大部分,13個章節。
第一部分內容主要是理論,名為PyTorch核心。
簡單介紹深度學習領域后,開始探索使用預訓練網絡,然后提升使用張量的技能。
包括如何使用張量表示最常見的數據類型,以及如何從頭開始構建和訓練神經網絡(重點是圖像和序列)。
目錄如下:
1、介紹深度學習和PyTorch庫
2、預訓練網絡
3、從一個張量開始
4、使用張量表示真實世界數據
5、學習的機制
6、使用神經網絡擬合我們的數據
7、從飛機上辨別鳥類——從圖像中學習
8、使用卷積函數進行泛化
第二部分主要講實戰,名為“從現實世界的圖像中學習:肺癌的早期檢測”。
在這部分將會上手實操,使用在有限的輸入下訓練神經網絡的方法,去處理數據得到一些結果。
然后篩選不可靠的初始結果,并聚焦在如何診斷和修復神經網絡中的問題上。
最后,將了解如何使用增強數據進行訓練、改進模型,以及通過微調來改進模型結果。
目錄如下:
9、使用PyTorch對抗癌癥
10、預備,數據集,走起!
11、分類疑似腫瘤
12、監控指標:精確度、召回率和精美的圖表
13、利用分割技術來發現可疑腫瘤
誰寫的這本書?
這本書的作者一共有兩位:Eli Stevens和Luca Antiga。
Eli Stevens,是一名軟件工程師,已經在硅谷工作了15年。過去7年中,他在一家開發醫療設備軟件的創業公司擔任CTO。
Luca Antiga,是一家AI創業公司的聯合創始人兼CEO,也是PyToch社區定期撰稿人。
下圖是他們兩位(左:Luca Antiga;右:Eli Stevenson)和這本書的編輯Frances Lefkowitz。
如果你對這本書感興趣,請收好傳送門:
https://www.manning.com/books/deep-learning-with-pytorch#toc
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